창고의 복도형 오더 피킹 시스템의 ‘Golden Zone’ 운영과 경로 최적화 알고리즘 효과 비교

• 영문명: An Evaluation of Routing Methods and the Golden Zone Effect in the Warehouses Order Picking System
• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 이진(Li Jin) 이용대(Yongdae Lee) 김승권(Sheung-kown Kim)
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 논문지』제20권 제2호, 67~76쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.06.30

국문 초록

자동차 보수용 부품 창고 운영에서 오더 피킹 작업은 대부분 노동력에 의존하는 작업이다. 자동차 보수용 부품 창고는 수십 만 품목을 저정하고 있는데, 일반적으로 파레토의 80대 20의 법칙과 같이 저장된 품목의 20%가 80%의 물동량을 일으키고 있다. 이를 효율적으로 운영하기 위하여 고순환 품목은 불출장 근처에 배치하여 운영 효율을 높이게 되는데, 불출장 근처의 고순환 품목 저장 공간을 Golden Zone이라 한다. 오더 피킹 경로를 효율적으로 결정하는 것은 생산성 및 인건비와 직접적인 연관 관계가 있다. 하지만 많은 기업에서는 단순한 방법론을 적용하고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 기존의 오더 피킹 휴리스틱 및 경로 최적화 알고리즘을 현실적으로 적용하면 어떤 효과를 얻을 수 있는지 여러 가지 상황에 대한 시뮬레이션 실험을 진행하였다. 특히 Golden Zone 운영이 오더 피킹 작업의 생산성에 미치는 영향을 각 경로 최적화 알고리즘과 같이 비교 분석하였다. 분석 결과 최적화 알고리즘은 가장 단순한 방법론 대비 최소 17.2%의 개선 효과 기대할 수 있으며 Golden Zone 운영은 어떤 경로 최적화 알고리즘을 적용하더라도 효과적임을 확인하였다.

영문 초록

Order picking in automotive service parts warehouses is considered to be the most labor-intensive operation. Such warehouses contain hundreds of thousands of items, but normally 20% of products contribute to about 80% of turnover according to Pareto’s 80-20 principle. Therefore most fast moving items are located near an outbound area which is called the “Golden Zone”. Order picking routing efficiency is related to productivity and labor cost. However, most companies use simple methods. In this paper, we describe a series of computational experiments over a set of test cases where, we compared various previously existing routing heuristics to an optimal algorithm. We focus on examining the influence of the golden zone on the performance and selection of routing methods. The results obtained show that the optimal routing method increases the productivity at least 17.2%, and all the routing methods have better performance as the pick up rate from the golden zone increases.

목차

1 Introduction

2. Order picking in Auto Service Parts Warehouse

3. Routing Methods

4. Experimental Design

5. Results

6. Conclusions

REFERENCES

키워드

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